Evaluating the impact of climate change on water system vulnerabilities using multiple hydrological models 
Notice bibliographique
Résumé
Warming climate is altering streamflow characteristics and posing pressure on water systems. Here, the impacts of climate change on a headwater system in Alberta, Canada, is evaluated, with the primary goal of understanding the role of hydrological system representation. For this purpose, a conceptual hydrological model, i.e., HBV-MTL, is coupled with two snowmelt estimation modules, i.e., Degree-Day and CemaNeige. The models are calibrated using point- and grid-based climatic data and considering lumped and semi-distributed representation of the basin and are linked to a water allocation model to simulate reservoir dynamics and downstream water deliveries. The bias-corrected outputs of 19 climate models during 2021-2099 are then used to estimate the future water system conditions. Results show that during the historical period, all models provide acceptable performance, with minor distinctions; however, their simulations highly divergence in the future period. The models unanimously project significant water deficit in meeting agricultural water demands and flood risk in the future. However, the quantified vulnerabilities depend on the considered hydrological models, among the utilized snow routine module highly influences estimated natural and regulated flow values. It is suggested to consider these projections and revise the Oldman reservoir water allocation plans to mitigate climate change's adverse impacts on this water system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».